Diferencia entre el clúster y la computación en grilla
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los diferencia principal entre el clúster y la computación grid es que la la computación en clúster es una red homogénea en la que los dispositivos tienen los mismos componentes de hardware y el mismo sistema operativo conectado en un clúster, mientras que la computación en cuadrícula es una red heterogénea en la que los dispositivos tienen diferentes componentes de hardware y diferentes sistemas operativos conectados en una cuadrícula.
El clúster y la computación de cuadrícula son técnicas que ayudan a resolver problemas de computación al conectar varias computadoras o dispositivos. Aumentan la eficiencia y el rendimiento. También ayudan a utilizar los recursos. En la computación en clúster, los dispositivos en el clúster realizan la misma tarea. Todos los dispositivos funcionan como una sola unidad. Se utiliza para resolver problemas en bases de datos. Por otro lado, en la computación grid, los dispositivos en la red realizan una tarea diferente. Se usa para modelado predictivo, simulaciones, automatización, etc. En resumen, la computación en grupo es una red homogénea, mientras que la computación en red es una red heterogénea.
Áreas clave cubiertas
1. ¿Qué es la computación en clúster?
- Definición, Funcionalidad
2. Que es Grid Computing
- Definición, Funcionalidad
3. Diferencia entre el clúster y la computación en grilla
- Comparación de diferencias clave
Términos clave
Cluster Computing, Grid Computing
¿Qué es la computación en clúster?
En la computación en grupo, dos o más computadoras trabajan juntas para resolver un problema. Los dispositivos de clúster se conectan a través de una red de área local (LAN) rápida. Cada dispositivo en el clúster se llama un nodo. Cada nodo tiene el mismo hardware y el mismo sistema operativo. Por lo tanto, la computación en cluster es una red homogénea. Todos los dispositivos están dedicados a trabajar como una sola unidad..
Figura 1: Centro de computación de alto rendimiento
La computación en grupo se desarrolló debido a una variedad de razones, tales como la disponibilidad de microprocesadores de bajo costo, redes de alta velocidad y software para computación distribuida de alto rendimiento. Es aplicable para pequeñas empresas, así como para supercomputadoras rápidas. En general, la computación en clúster mejora el rendimiento y es más rentable que usar un conjunto de computadoras individuales.
Que es Grid Computing
En la computación grid, varias computadoras trabajan juntas para resolver un problema. Los dispositivos en el clúster tienen diferentes hardware y sistema operativo. Por lo tanto, la red en la computación grid es heterogénea. Grid computing se basa en computación distribuida con cargas de trabajo no interactivas.
Figura 2: Arquitectura de la rejilla del sensor
En la computación grid, la tarea se divide en varias subtareas independientes. A cada máquina de la cuadrícula se le asigna una subtarea. Después de completarlos, los resultados se envían a la máquina principal. Por lo tanto, cada dispositivo o nodo en la cuadrícula realiza una tarea diferente. Los dispositivos en grid computing se instalan con un software especial llamado middleware.
Diferencia entre el clúster y la computación en grilla
Definición
La computación en clúster se refiere a un conjunto de computadoras o dispositivos que funcionan en conjunto para que puedan verse como un solo sistema. Grid computing es el uso de recursos informáticos ampliamente distribuidos para alcanzar un objetivo común.
Hardware y SO en Nodos
Los nodos en la computación en clúster tienen el mismo hardware y el mismo sistema operativo. Los nodos en la computación grid tienen hardware diferente y varios sistemas operativos. Esta es la principal diferencia entre el cluster y la computación grid..
Tarea de los nodos
La tarea de los nodos es otra diferencia entre el clúster y la computación grid. En la computación en grupo, cada nodo realiza la misma tarea controlada y programada por software. En la computación grid, cada nodo realiza diferentes tareas..
Tipo de red
El tipo de red también es una diferencia importante entre el clúster y la computación en red. Mientras que la computación en grupo es una red homogénea, la computación en cuadrícula es una red heterogénea.
Ubicación
Además, los dispositivos de agrupamiento se encuentran en una sola ubicación. Sin embargo, los dispositivos en grid computing están ubicados en diferentes ubicaciones..
Método de conexión de los dispositivos
Además, en la computación en grupo, los dispositivos están conectados a través de una red de área local rápida. En la computación grid, los dispositivos están conectados a través de una red de baja velocidad o internet..
Manejo de recursos
En la computación en grupo, los recursos son administrados por un administrador de recursos centralizado. En la computación grid, cada nodo tiene su propio administrador de recursos que se comporta de manera similar a una entidad independiente. Esta es otra diferencia importante entre la computación en clúster y la cuadrícula..
Aplicaciones
La computación en clúster se utiliza para resolver problemas en bases de datos o servidores de aplicaciones WebLogic. Grid computing se utiliza para resolver modelos predictivos, simulaciones, diseño de ingeniería, automatización, etc..
Conclusión
La diferencia entre el clúster y la computación de cuadrícula es que la computación de clúster es una red homogénea cuyos dispositivos tienen los mismos componentes de hardware y el mismo sistema operativo conectado en un clúster, mientras que la computación de cuadrícula es una red heterogénea cuyos dispositivos tienen diferentes componentes de hardware y diferentes sistemas operativos conectados entre sí. una cuadrícula Ambas técnicas de computación son rentables y aumentan la eficiencia..
Referencia:
1. “Clúster de computadoras”. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 2 de septiembre de 2018, disponible aquí.
2. "Grid Computing". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 24 de agosto de 2018, disponible aquí.
Imagen de cortesía:
1. “High Performance Computing Center Stuttgart HLRS 2015 08 Cray XC40 Hazel Hen IO” por Julian Herzog (CC BY 4.0) a través de Commons Wikimedia
2. “Sensor Grid architecture-new” Por Mudasser @Intellisys, Singapur - (CC BY-SA 3.0) a través de Commons Wikimedia
